本篇文章给大家分享的是有关怎么在python中拆分与合并文件，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
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Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。
1、说明
统计回归所需处理的数据量可能非常大，必要时需对文件进行拆分或合并，也可以用 pandas进行处理。
2、将 Excel 文件分割为多个文件
# 将 Excel文件分割为多个文件
import pandas as pd
dfData = pd.read_excel('./example.xls', sheetname='Sheet1')
nRow, nCol = dfData.shape # 获取数据的行列
# 假设数据共有198,000行，分割为 20个文件，每个文件 10,000行
for i in range(0, int(nRow/10000)+1):
saveData = dfData.iloc[i*10000+1:(i+1)*10000+1, :] # 每隔 10,000
fileName= './example_{}.xls'.format(str(i))
saveData.to_excel(fileName, sheet_name = 'Sheet1', index = False)3、将多个Excel文件合并为一个文件
# 将多个 Excel 文件合并为一个文件
import pandas as pd
## 两个 Excel 文件合并
#data1 = pd.read_excel('./example0.xls', sheetname='Sheet1')
#data2 = pd.read_excel('./example1.xls', sheetname='Sheet1')
#data = pd.concat([data1, data2])
# 多个 Excel 文件合并
dfData = pd.read_excel('./example0.xls', sheetname='Sheet1')
for i in range(1, 20):
fileName = './example_{}.xls'.format(str(i))
dfNew = pd.read_excel(fileName)
dfData = pd.concat([dfData, dfNew])
dfData.to_excel('./example', index = False)以上就是怎么在python中拆分与合并文件，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
